基于多群智能算法的云计算任务调度策略

为提高云计算任务调度的服务质量(QoS),提出一种多群智能算法的云计算任务调度策略。首先利用全局搜索能力强的遗传算法快速找到云计算任务调度问题的较优解,然后将较优解转换成蚁群优化算法的初始信息素,最后通过蚂蚁间的信息交流和反馈找到云计算任务调度的全局最优解。以CloudSim为仿真平台进行了模拟实验,结果表明,与同类算法相比,多群智能算法不仅大幅提高了云计算任务调度效率,而且减少了处理请求任务的平均完成时间。     

基于离散人工蜂群算法的云任务调度优化

针对现今云计算任务调度只考虑单目标和云计算应用对虚拟资源的服务的质量要求高等问题,综合考虑了用户最短等待时间、资源负载均衡和经济原则,提出一种离散人工蜂群(ABC)算法的云任务调度优化策略。首先,从理论上建立了云任务调度的多目标数学模型;然后,结合偏好满意度策略并引入局部搜索算子和改变侦察蜂搜索方式,提出多目标离散型人工蜂群(MDABC)算法的优化策略。通过不同的云任务调度仿真实验,显示了改进离散人工蜂群算法相对于基础离散人工蜂群算法、遗传算法以及经典贪心算法,能够得到较高的综合满意度,表明了改进离散人工蜂群算法能够更好地改善虚拟资源中云任务调度系统的性能,具有一定的普适性。     

基于改进差分进化算法的云计算任务调度策略

针对传统云计算资源调度策略存在资源利用率低等缺陷,提出了一种基于改进差分进化算法的云计算任务调度算法(LADE)。首先建立云计算任务调度问题的数学模型,然后采用差分进化算法对目标函数进行求解,并引入自适应的放缩因子和交叉算子进行改进,使算法更符合最优解的求解规律,有效地避免陷入局部最优解和"早熟"的缺陷。仿真实验表明:LADE算法具有更强的全局搜索能力,不仅解决了传统资源调度算法存在的缺陷,而且大幅减少了云计算任务的完成时间和执行能耗。     

基于混合粒子群算法的云计算任务调度研究

任务调度是云计算系统可靠运行的关键,云计算环境中要处理的任务量巨大,考虑到云计算任务调度和QoS的优化问题,提出一种混合粒子群优化算法用于云任务调度。算法中引入遗传算法的交叉和变异思想,并结合随迭代次数变化的变异指数,保证种群进化初期具有较高的全局搜索能力,避免出现"早熟",同时将爬山算法引入粒子群算法,改善局部搜索能力。实验结果显示该算法具有很好的寻优能力,是一种有效的云计算任务调度算法。     

基于改进免疫进化算法的云计算任务调度

针对云计算环境下内置任务调度方法的低效问题,提出一种基于改进免疫进化算法的任务调度算法,利用人工免疫进化原理完成任务调度的全局优化。通过将粒子群优化算法作为算子嵌入免疫进化算法中,避免陷入局部最优,改善收敛效果,减少任务调度时间开销。以CloudSim作为仿真平台进行模拟,实验结果表明,改进的免疫进化算法能大幅提高云计算任务调度效率。     

自适应动态调整粒子群的云计算任务调度

为了高效地实现云计算任务调度,融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和多目标函数构造,提出一种新的云计算任务调度算法。对分数阶达尔文粒子群算法进行全方位改进,基于粒子群适应度动态调整惯性权重系数以自适应搜索最优解;利用粒子自身进化信息定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次α系数以实现快速收敛;借助Levy飞行随机扰动对局部最优位置进行位置扰动以提高跳出局部最优的能力;综合最短等待时间、资源负载均衡程度及任务完成所耗费用等三个目标构造任务调度满意度函数,以此搜索任务调度最优解。仿真实验表明,与其他粒子优化算法相比,该算法有较快的收敛速度和较高的寻优精度;在任务调度中,该算法与其他三种调度算法相比,在较低的截止时间未完成率下实现了虚拟资源的均衡负载。     

改进松鼠搜索算法的云计算多目标任务调度

为解决现有方法在任务调度过程中由于非确定性、多项式完全性和大规模等因素导致无法有效获得全局最优解的问题,提出一种改进松鼠搜索算法(SSA)的云计算多目标任务调度方法。构建基础设施即服务(IaaS)的云模型,设计多目标任务调度算法框架以及相应的多目标函数,实现成本和执行时间的最小化;引入空间变异与扩散机制对传统的SSA进行改进,实现快速收敛,利用改进型SSA求解多目标任务调度问题。在Cloud Sim模拟器工具包中,使用标准工作负载和合成工作负载对所提方法进行实验论证,其结果表明,所提方法的成本、执行时间以及收敛速速度均优于其它方法,实现了显著的最优权衡。     

基于MGA-PSO的云计算多目标任务调度

为了提高云计算任务调度的效率,将微生物遗传算法(MGA)和改进的粒子群算法(PSO)融合成MGA-PSO算法用于云计算任务调度.综合任务完工时间、任务执行成本及虚拟机负载均衡三个目标构造适应度函数,以此寻找任务调度的最优解;对粒子群算法进行改进,使用动态惯性权重策略以提高算法的自适应搜索能力;在任务调度前期使用MGA算法缩小求解空间,在任务调度后期使用改进的PSO快速收敛到最优解.仿真实验表明:与其他三种算法相比,该算法有较快的收敛速度和较强的寻优能力;在云计算任务调度中,不仅能减少任务完工时间和执行成本,还能优化虚拟机的负载.     

云计算任务调度双精英种群文化基因改进算法

云计算任务调度是一个难于精确求解的调度问题,需要兼顾考虑计算时间和资源利用率.为了最大程度地节省计算时间和提升资源利用率,论文提出了一种云计算任务调度双精英种群文化基因改进算法.首先,针对文化基因算法全局搜索能力不高的问题,通过结合遗传算法与粒子群算法,提出一种混合全局搜索策略,提高算法的种群多样性和收敛速度.其次,为改善普通精英种群在迭代后期进化缓慢的缺点,采用了双种群的进化机制.具体的Matlab仿真实验结果表明,改进算法的优化性能更佳.     

基于多尺度量子谐振子算法的云计算任务调度

合理地分配虚拟计算资源以进行有效的任务调度是云计算中的一个核心问题。为了更好地利用虚拟计算资源,高效地完成服务需求,提出了一种基于多尺度量子谐振子算法（MQHOA）的任务调度算法。首先,该算法将每一个调度方案当成一个采样位置,利用高斯采样的随机性在当前尺度下搜索局部最优解;其次,判断算法是否处于能级稳定状态,如果稳定,则进入能级降低过程,最坏的调度方案将被替换;最后,算法进入尺度下降的过程,算法由全局搜索过渡到局部搜索,迭代多次之后,算法停止并输出找到的最优结果。通过在CloudSim平台上进行仿真实验,与现有的先来先服务（FCFS）算法和粒子群优化（PSO） 算法对比,MQHOA总任务完成时间减少10%以上,负载不均值下降0.4以上。实验结果表明,基于MQHOA的任务调度算法能够快速收敛,有良好的全局收敛性和自适应能力,在云计算任务调度过程中,能够起到减少总任务完成时间和均衡负载的作用。